- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏架构之巅
appscan扫出API成批分配问题解决方案
图片原因APPScan 10.0.7新增的扫描功能 HCL AppScan® Enterprise 中的新增功能 (hcltechsw.com)，增加了批量分配API的规则，导致以前系统没扫出来的问题， playload:{"color":"red","company":"ltl"} #正常请求playload:{"color":"red","power":"gas"} #appscan 构造的请求，power属性在Car及其父类中不存在，触发API成批分配规则综上：此漏洞会影响目前所有的json请求接口且最近大面积扫出来是因为appscan升级所致。
12.5K64编辑于 2022-10-13 - 来自专栏网络安全abc123
第38篇：Checkmarx代码审计/代码检测工具的使用教程(1)
就我本人实战使用的经验来看，对于有些高危漏洞，有时候Fortify能扫出来，有时候Checkmarx能扫出来，没法评判哪个工具更厉害。 关于checkmarx的命令行工具的使用、Checkmarx的API接口调用方法，我们后续再讲。欢迎关注本人ABC_123的公众号，99%原创，欢迎关注，欢迎转发。 求助：哪位朋友有Codesecure、IBM Security AppScan Source的破解版或者是试用版，方便的话发我试用一下，保证不用于商业目的，Thanks♪(･ω･)ﾉ Part2 安装过程 关于Checkmarx的命令行工具的使用、Checkmarx的API接口调用方法，我们后续再讲。 2. 对于这些商业版的代码审计工具，记得要仔细看使用说明书。
5.4K20编辑于 2023-02-24 - 来自专栏yaphetsfang
微信扫码登陆原理
为便于理解来段非官方解释 1、你用浏览器打开http://wx.qq.com的时候，微信给你随机分配了一个链接，【相当于给你开了间房，房号1024，注意，只给你房号，没给你钥匙】，用二维码包装着，并且设置了有效时间 2、二维码的转码规则是统一的，所以意味着，只要是个二维码扫描软件，谁都能拿到这个链接，微信可以扫出来，我查查也可以扫出来。 对于验证过程，Open API 一般是通过授权令牌（Token）来解决的，原理是当用户通过授权后，分配一个限定条件下的令牌（如限制本机访问、限制授权有效时间、限制同时登录设备数等），使获得授权的用户仅在有限的前提下能访问相关服务
5.6K50发布于 2020-07-30 - 来自专栏星融元
可视化+自动化工具如何破解万卡集群管理难题？
自动化部署与开放集成批量配置：通过脚本或图形化界面（GUI）自动生成配置模板，支持远程批量下发至交换机集群。 灵活部署：工具可独立运行于服务器，或通过API/SDK嵌入第三方管理平台，兼容SONiC标准接口。2. Overlay网络：通过VXLAN构建虚拟化层，与Underlay解耦，为租户分配独立子网及策略空间。SONiC的模块化设计支持动态扩展VNI资源池，避免地址冲突。3.
35510编辑于 2025-04-14 - 来自专栏绿盟科技研究通讯
Serverless安全研究 — Serverless安全防护
>>>> 2.1.2 自动化检测工具 自动化检测工具是使用静态代码检测工具扫描函数的安全漏洞，业界比较主流的检测工具有AppScan[2]、Fortify[3]、Burp[4]等。 函数执行内存分配； 2. 函数执行所需临时的磁盘容量； 3. 函数执行的进程数和线程数； 4. 函数执行时常； 5. 函数接收载荷大小； 6. ，可能疏于了对应用数据及API的管理，从而导致攻击者利用敏感数据、不安全的API发起攻击。 评估可访问数据API的安全； 有了一个较为全面的应用全景图，便可在一定程度上降低应用被攻击的风险。 参考文献 [1]. https://owasp.org/www-project-serverless-top-10/ [2]. https://www.hcltechsw.com/products/appscan
4.5K10发布于 2020-12-30 - 来自专栏人工智能前沿讲习
【他山之石】“最全PyTorch分布式教程”来了！
项目地址：https://github.com/liuzhaoo/Pytorch-API-and-Tutorials-CN，欢迎各位下载使用！ 01 先验知识 分布式训练涉及到pytorch的很多API，这里对它们进行简单的介绍，其中重点为第三节DataLoader。若想直接看到使用方法，请看第二部分。 对应的，每个GPU上会复制一个模型的副本，负责处理分配到的数据，在后向传播过程中再对每个设备上的梯度进行平均。 DataLoader通过参数batch_size、drop_last和batch_sampler自动将获取的单个数据样本排序成批。 如果batch_size（默认是1）的值不是None，数据加载器会生成成批的样本，每一批（batch）的样本数为batch_size的值。
3.5K10发布于 2020-12-15 - 来自专栏接地气学堂
业务分析模型，该怎么搭建
我们今天系统讲解一下 1 业务分析模型是什么 首先，一个正儿八经的分析模型得包含三个条件： 有合理的逻辑 有明确的目标 有数据的支持 所以，首先得把SWOT，PEST，4P之流的垃圾扫出“模型”队伍 显然，我们不能指望产品经理、销售、运营、售后、物流的人去学《机器学习》《数学建模》《统计学》《python编程》所以数据分析师们经常打交道的算法模型就不要在这里用了——业务看不懂，参与不进来，问题解决不了 比如给定了各个部门工时成本，求一个最优任务分配。这时候就是工作计划模型。最常见的就是解线性规划，在工作调配的时候用的非常多（如下图）。 ?
2.2K62发布于 2020-07-24 - 来自专栏Hadoop实操
Cloudera Manager分发Parcel异常分析
cloudera-scm-server.log日志截图如下： "Parcel not distribute but have active status ACTIVING" [p7inxyr6ba.jpeg] 2.问题解决 ---- 1.通过CM的API页面找到我们要调用的API接口 [8992u1ynwk.jpeg] [41qkr0t2qs.jpeg] 在接口中需要获取指定product、version、clusterName 2.通过如下接口获取clusterName curl -u admin:admin "http://ip-172-31-6-148.fayson.com:7180/api/v18/clusters" [ 1.4.0-1.cdh5.12.2.p0.8/commands/deactivate [j785jqkdlp.jpeg] 5.查看parcel的分发状态 [4foq2c3o8w.jpeg] Spark2从“已分配 ，已激活”状态变为“已分配” 3.总结 ---- 可以通过Cloudera Manager提供的API接口来将已激活或激活状态中的parcel取消。
3.9K70发布于 2018-03-29 - 来自专栏c++与qt学习
网络编程之通俗讲解，有了IP地址，为何还要用MAC地址？
这个48比特都有其规定的意义，前24位是由生产网卡的厂商向IEEE申请的厂商地址，目前的价格是1000美元买一个地址块，后24位由厂商自行分配，这样的分配使得世界上任意一个拥有48位MAC 地址的网卡都有唯一的标识 MAC地址通常表示为12个16进制数，每2个16进制数之间用冒号隔开，如：08:00:20:0A:8C:6D就是一个MAC地址，其中前6位16进制数08:00:20代表网络硬件制造商的编号，它由IEEE分配 IP地址是IP协议提供的一种统一的地址格式，它为互联网上的每一个网络和每一台主机分配一个逻辑地址，以此来屏蔽物理地址的差异。 为什么要用到MAC地址？ 如果要得到其它网段内的MAC地址，那么可以用工具软件来实现，我觉得Windows优化大师中自带的工具不错，点击“系统性能优化”→“系统安全优化”→“附加工具”→“集群Ping”，可以成批的扫出MAC地址并可以保存到文件
1.8K40编辑于 2022-05-06 - 来自专栏大数据和云计算技术
SparkStreaming入门
1.SparkStreaming简介 Spark Streaming属于核心Spark API的扩展,支持实时数据流的可扩展、高吞吐、容错的流处理。 工作原理如下图所示，Spark Streaming接受实时传入的数据流后，将数据划分成批Spark中的RDD，然后传入到Spark Engine进行处理，按批次生成最后的结果数据。 ? Spark Streaming有两种数据类型的流式输入数据源： 1）.基本输入源：能够直接应用于StreamingContext API的输入源。 但请注意，每个接收器是一个长期运行在Worker或者Executor上的任务，因此它会占用分配给Spark Streaming应用程序的一个核（core）。 非常重要的一点是，为了保证一个或者多个接收器能够接收数据，需要分配给Spark Streaming应用程序足够多的核数。
1.3K40发布于 2018-03-08 - 来自专栏后场技术
Elasticsearch UNASSIGNED索引分片问题分析
No.2 分析问题 当节点离开集群时，主节点会暂时延迟碎片重新分配以避免在重新平衡碎片中不必要地浪费资源，原因是原始节点能够在特定时间段内（默认情况下为一分钟）恢复。 No.3 问题解决 如果你认为未分配的分片的所属索引是你不需要的，那可以删除索引，让集群恢复Green状态。 当一个节点脱离集群后，然后在重新加入后，索引分片恢复的时候中间会进行大量的网络I/O，所以遇到较大的索引的时候，可能有些索引分配恢复超出1min，所以我们可以设置延时分配时间参数index.unassigned.node_left.delayed_timeout : "3m" } } 上述设置将分片重新分配延迟到3分钟之后，这样就可以等节点完全起来。 节点id你可以通过如下API获取： curl 'localhost:9200/_nodes/process?pretty'
4K20发布于 2020-09-03 - 来自专栏InCerry
剖析.NET开源库-AlterNats是如何做到高性能发布订阅的？
最简单选择的方法就是，用返回值为ValueTask的API就好了。 另外要注意的是，同步API可以使用Span<T>类型，但异步的API只能使用Memroy<T>（因为数据需要存在在堆上），这个点不仅限于Socket网络编程，其它API也是一样，如果整个系统在设计的时候就没有考虑这些 在发送消息中，AlterNats自动将它们组织成流水线：使用System.Threading.Channels,消息被打包进入队列，然后由一个写循环检索它们，并将它们通过网络成批的发送出去。 await connection.PublishAsync(value); 为了高效地实现这样一个API，避免多余的分配，我们把所有的功能都在一个消息对象(内部名称叫Command)里面，这样的话只有它会被分配内存 使用最新的Socket ValueTask API 将所有的功能放到单个对象中，降低SDK的内存分配 池化SDK使用类，栈上分配数据，做到堆上零分配 使用二进制方式解析NATS协议 对读取和写入自动进行批处理
87420编辑于 2022-11-14 - 来自专栏深度学习与python
字节跳动开源 Shmipc：基于共享内存的高性能 IPC
高效的内存分配和回收。保证跨进程的共享内存的分配和回收机制的开销足够低，避免其掩盖零拷贝的特性带来的收益。 同步机制 分场景考虑： 按需实时同步。 批量收割 IO 在线场景中按需实时同步，每次数据写入都需要进行一次进行进程同步（下图中的 4），虽然延迟问题解决了，但在性能上，需要交互的数据包需要大于一个比较大的阈值，零拷贝带来的收益才能突显。 因此在共享内存中构造了一个 IO 队列的来完成批量收割 IO，使其在小包 IO 密集场景也能显现收益。核心思想是：当一个进程把请求写入 IO 队列后，会给另外一个进程发通知来处理。 IPC 过程共享内存分配和回收涉及到两个进程，稍有不慎就容易发生共享内存的泄漏。问题虽然非常棘手，但只要能够做到泄漏时主动发现，以及泄漏之后有观测手段可以排查即可。 主动发现。 可以通过增加一些统计信息然后汇总到监控系统来做到主动发现，比如总分配和总回收的内存大小。 观测手段。
3.2K21编辑于 2023-04-10 云联络中心解决方案深度分析
此外，TCCC提供了丰富的API接口，便于与企业现有的CRM系统无缝对接，实现数据同步和业务流程自动化。 一个好的客户联络平台应该具备高效的呼叫分配机制、多渠道接入能力以及强大的数据分析功能。 同时，TCCC还支持客户服务的全流程管理，从客户咨询到问题解决，再到后续的满意度调查，形成了一个完整的服务闭环。 腾讯云联络中心提供了先进的呼叫中心解决方案，包括IVR（交互式语音响应）、ACD（自动呼叫分配）等功能，以及基于云的电话系统，使得呼叫中心的服务更加智能化和高效。 在线客服 在线客服是现代企业不可或缺的一部分，它能够提供即时的客户支持和问题解决。腾讯云联络中心的在线客服功能支持网页、移动应用等多种接入方式，使得客户可以在任何时间、任何地点获得帮助。
39210编辑于 2025-07-28- 来自专栏TSINGSEE青犀视频
EasyCVR级联时，上级平台云台控制无响应是什么原因？
我们通过抓包查看消息，发现并未回复此消息，如下图：之后查看日志，下级收到云台控制消息判断通道id不存在，由此判断用户在级联时，设置了自定义通道id导致：随后将自定义id删除，将该问题解决。 EasyCVR可在复杂的网络环境中，将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理，支持设备树、设备分级分组管理、权限/角色分配，支持设备状态监测、运程云端运维等。 为了便于用户二次开发、调用与集成，我们也提供了丰富的API接口供用户使用。
30440编辑于 2023-06-02 - 来自专栏达达前端
Angular实战项目（1）
RxJS操作符，Angular中的响应式编程，Redux，自动化测试 实战驱动，主题，设计模式，打造对应功能，穿插优秀实践 敏捷的开发思想，解决问题的方法和思路，设计模式和最佳实践 任务的分组，项目的分配 项目名 新建angular项目 建议使用这个命令，可以优化压缩等 ng build -prod 生成环境编译 不建议使用ng build ng serve 启动开发服务器 Mock Rest API json-server:用于快速搭建REST API的利器 安装npm i -g json-server npm install -g json-server ? 测试常用的api ? image.png 常见问题解决错误 npm uninstall -g @angular/cli npm cache clean npm install -g @angular/cli 如果安装出错以上重试
2.2K10发布于 2019-07-25 - 来自专栏小狼的世界
[每天五分钟，备战架构师-1]操作系统的类型和结构
操作系统为用户提供的接口表现形式一般为：命令、菜单、窗口之类的，而操作系统为应用程序提供的接口为 API。 ? 操作系统的分类 按照操作系统的功能划分 1. 批处理操作系统的特点是：多道和成批处理。 2. 分时操作系统 分时(TimeSharing)操作系统的工作方式是：一台主机连接了若干个终端，每个终端有一个用户在使用。 其主要特点是资源的分配和调度首先要考虑实时性然后才是效率。此外，实时操作系统应有较强的容错能力。 4. 由于分布计算机系统的资源分布于系统的不同计算机上，操作系统对用户的资源需求不能像一般的操作系统那样等待有资源时直接分配的简单做法而是要在系统的各台计算机上搜索，找到所需资源后才可进行分配。 主要包括存储分配与回收、存储保护、地址映射（变换）和主存扩充。（即内存管理） 4. 设备管理 实质上是对硬件设备进行管理，其中包括输入输出设备的分配、启动、完成和回收。 5.
1.1K20发布于 2018-07-24 - 来自专栏JAVA烂猪皮
Kafka超详细学习笔记【概念理解，安装配置】
四个核心API Producer API：发布消息到一个或多个topic主题上。 Consumer API：订阅一个或多个topic，处理产生的消息。 Partition中的每条消息都会被分配一个有序的序列号，称为偏移量（offset），因此每个分区中偏移量都是唯一的。 需要注意的是，在高负载下，相近的时间一般也会组成批，即使是 linger.ms=0。在不处于高负载的情况下，如果设置比0大，以少量的延迟代价换取更少的，更有效的请求。 // 只要持续调用poll，消费者将一直保持可用，并继续从分配的分区中接收消息。 分配给它的分区将重新分配给同一个分组中其他的消费者。同样的，如果一个新的消费者加入到分组，将从现有消费者中移一个给它。这被称为重新平衡分组。
2K20编辑于 2023-09-04 - 来自专栏k8s_istio
利用 K8S 的反亲和性构建高可用应用
架构图先 review 以下架构图Web 应用：Vue 框架，运行在 容器服务 上腾讯云 API 网关业务 API：Golang 框架，运行在容器服务上，使用 NodePort 方式对外暴露服务1. 问题在页面中使用页面功能时，发现有一半的请求失败，API 返回为空。于是想到可能和 API 网关请求后端接口有关，下图为 API 网关对应后端通道的配置，有 2 个节点。 部署后，Pod 分布到多个节点上，问题解决。3. 事后思考开启 API 网关的健康检查，当 API 网关探测节点失效时从后端通道中剔除了解 K8S 资源调度的基本概念附录：ChatGPT 助手Q: TKE 如何设置让 Deployment 的 2 个 Pod 分配到两个节点上，目前 两个 Pod 分配到同一个 节点中。
94610编辑于 2024-02-26 《API网关在智能制造MES联动中的实战应用》
接手智能制造工厂的API网关升级项目时，车间里的技术困境远比图纸上复杂。 网关实时与MES系统同步负载状态，当检测到MES CPU利用率超过70%时，自动触发流量调节—暂停低优先级数据传输，将带宽优先分配给高、次优先级数据；同时启动“流量削峰池”，将次优先级数据暂存至分布式缓存 此前，车间偶发的网络波动会导致设备数据丢失，MES系统因无法获取完整的生产数据，难以准确核算产能；更严重的是，若MES下发的工艺调整指令在传输途中中断，设备仍按旧参数生产，会造成批量产品不合格。 这次智能制造API网关改造的最大启示，在于打破了“网关是通用流量工具”的固有认知。 未来，网关的优化方向将聚焦于“生产预判式调度”—通过分析历史生产计划与流量数据，提前预测换产、设备启动等峰值时段，自动调整接入层的缓存策略与转发层的带宽分配，进一步提升系统的前瞻性。
27010编辑于 2025-10-04
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号